中国旅游地理研究：成果应用转化和研究技术革新

旅游的产业属性决定了旅游地理研究的实践性,在服务国家战略和产业实践需求的过程中,中国旅游地理学科呈现出研究领域、方法和应用的新特征。本文围绕旅游规划、旅游资源、旅游大数据和旅游实验方法等进行总结与展望,认为：（1）旅游规划是透视旅游地理研究发展的重要视角,旅游规划的知识域主要包括旅游开发战略与对策、旅游业与旅游企业、乡村旅游与乡村振兴等12个方面;（2）新时代文化和旅游资源普查面临文旅资源保护和整合利用的重大现实需求,为旅游地理研究带来了文旅资源的内涵与分类评价、普查信息集成与应用、普查技术与组织方式等新命题;（3）大数据背景下要求旅游地理探寻新科学问题,重点要关注大数据旅游统计测量模型和指标规则的规范,数据伦理与信息茧房,大数据旅游现象的地理效应和相关空间格局等研究;（4）实验研究方法在认识论层面从描述走向解释预测,在方法论层面从调查走向直接测量,为认识和理解旅游情境下人地关系的核心科学问题提供了“科学化”的研究路径。因此,面对新时代战略要求和旅游业发展趋势,旅游地理学应加强产业实践、研究方法和学科交叉研究,提升学科服务国家战略和社会经济发展的支撑能力。     

Segmentation and time-of-day patterns in foreign exchange markets

This paper sheds light on a puzzling pattern in spot foreign exchange markets: domestic currencies appreciate (depreciate) systematically during foreign (domestic) working hours. This phenomenon spans many years and several exchange rates, and overrides calendar effects. We argue that it is mainly due to liquidity and inventory patterns that emerge from the combination of two factors: domestic agents tend to be net buyers of foreign currency and to trade mostly in their country’s working hours. The prevalence of domestic (foreign) traders demanding the counterpart currency during domestic (foreign) working hours implies sell-price (buy-price) pressure on the domestic currency during domestic (foreign) working hours.     

Testing for Bubbles in Housing Markets: A Panel Data Approach

We employ recently developed cross-sectionally robust panel data tests for unit roots and cointegration to find whether house prices reflect house related earnings. We use U.S. data for Metropolitan Statistical Areas, with house price measured by the weighted-repeated-sales index and cash-flows by market tenants’ rents. In our full sample period, an error-correction model is not appropriate, i.e. there is a bubble. We then combine overlapping 10-year periods, price–rent ratios, and the panel data tests to construct a bubble indicator. The indicator is high for the late 1980s, early 1990s and since the late 1990s. Finally, evidence based on panel data Granger causality tests suggests that house price changes are helpful in predicting changes in rents and vice versa. CERGE-EI is a joint workplace of the Center for Economic Research and Graduate Education, Charles University, and the Economics Institute of the Academy of Sciences of the Czech Republic.     

Price discovery in tick time

This paper develops a tick time model for the quote setting dynamics on Nasdaq. The model decomposes quotes into an efficient price, asymmetric information and noise. Both the evolution of the efficient price and the information contents of quotes depend on quote durations. New measures for the contribution to price discovery are defined within this model. When aggregated to fixed calendar time intervals, they relate closely to Hasbrouck [Hasbrouck, Joel, 1995, One security, many markets: determining the contribution to price discovery, Journal of Finance 50, 1175–1199] information shares. Empirical results for 20 Nasdaq stocks indicate that ECNs, in particular Island, contribute most to price discovery for active stocks. For less active stocks, wholesale market makers contribute most.     

非寿险公司偿付能力额度和现金管理的研究

本文运用2001年～2006年20家保险公司的面板数据,比较分析了基于保险监管与基于比率法得到的最低偿付能力额度的差别,认为目前我国保险公司最低偿付能力额度制定过低,并且发现我国基于净赔款支出的方法在偿付能力额度制定中不能发挥作用;实证研究了保险公司现金持有量的影响因素,认为中资保险公司现金持有量主要受资产负债率、投资收益率、非投资资产率和流动资产率四个因素的影响,而外(合)资保险公司的现金持有量则主要受赔付率和非投资资产率的影响,差异较大。     

Two currencies,one model? Evidence from the Wall Street Journal forecast poll

We use the foreign exchange forecasts of the Wall Street Journal (WSJ) poll to analyze the expectation formation process of forecasters for the exchange rates of the euro and the yen vis-à-vis the U.S. dollar for the period 1999–2005. We also compare the expectation formation process with the actual exchange rate process. We find that most forecasters have contrarian exchange rate expectations, but our results also indicate significant heterogeneity between forecasters. While the actual exchange rate process of the yen/dollar exchange rate shows negative autocorrelation, the dollar/euro exchange rate exhibits positive autocorrelation.     

公共支出与经济增长关系的新视角——基于省际面板数据的经验研究

本文在三个前提假设的基础上,构建了一个简单的解释经济增长的理论框架,并由此建立了两个计量模型,通过对中国14个省区1991至2003年的面板数据的实证检验,得出在转型经济时期的中国,公共支出、政府消费性支出都对经济增长有显著的正向作用,而公共支出中的转移性支出与经济增长呈现非常弱的正相关关系.实证检验结果的政策意义在于,(1)作为宏观调控的手段之一,公共支出仍然对经济增长有显著正效应.(2)有关政府部门应当重视并发挥好公共支出中转移性支出的功能.     

数字技术能否助力科技创新?——基于国家级大数据综合试验区的分析

以大数据引领推动科技创新是实施大数据战略行动的关键一环。基于2007—2019年的中国城市面板数据,以国家级大数据综合试验区为准自然实验,从理论和实证两方面,通过多期双重差分模型,系统分析数字技术对科技创新的影响。为证明结果的可靠性,进行一系列稳健性检验。研究结果显示,提升数字技术水平会显著促进科技创新水平,且数字技术的作用强度具有区域异质性,呈现南部地区>北部地区、高行政等级城市>一般地市的情况。基于以上结果,提出对策建议：进一步推动大数据试验区建设,优化创新制度环境,完善人才流动机制,充分发挥数字技术对科技创新的促进作用。     

基于神经网络模型的智能产业板块股价探究

针对金融波动性和市场风险,基于A股市场上70余只智能板块的股票近10年的四因子数据,从神经网络模型入手实证分析,利用随机梯度算法对收盘价预测,比较预测值与实际值的模型误差及损失函数,进行因子选取、算法改进及指标择优。结果表明,神经网络模型参数在批次为2、迭代次数为4 150时,MSE(均方误差)、MAPE(平均绝对百分比误差)、MAE(平均绝对误差)分别为60.191 1、30.732 6、4.803 2,收盘价的拟合效果最佳,该参数下的神经网络模型可用于探究股票市场价格趋势,为投资者、金融机构提供一定参考依据。     

数字经济发展对工业用地利用效率的影响——基于国家级大数据综合试验区的准自然实验

研究目的：以中国实施的国家级大数据综合试验区政策为准自然实验,探究数字经济发展对工业用地利用效率的影响及作用机制,以期为推动工业用地资源优化配置与数字经济政策体系创新提供参考。研究方法：SuperSBM-Undesirable模型、多期双重差分模型。研究结果：（1）研究期内,数字经济发展能够显著提升工业用地利用效率。（2）企业技术创新和工业转型升级在数字经济发展影响工业用地利用效率的过程中起到中介作用。（3）数字经济发展对工业用地利用效率的提升作用具有明显的异质性,其中,在中西部地区和非资源型城市显著为正,在东部地区和资源型城市不显著。研究结论：应充分发挥数字经济发展赋能企业技术创新和工业转型升级的积极作用,因地制宜地推进数字经济政策创新,促进工业用地提质增效,实现数字经济与实体经济深度融合发展。